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校车刷脸考勤客流统计扫码验票系统推荐

来源: 发布时间:2024年03月05日

           公交扫码验票支付终端机,集人脸识别和刷卡,身份证识别、扫码功能于一体,提供安全可靠的支付环境,同时兼具其他类支付公交、定制巴士、企业、校园、食堂,支持二次开发等。

   扫码验票识别支付过程由安装在车上的专属公交扫码验票支付终端,完成二维码和后台等数据的效验、上传工作,通过智能对比,将抓拍的二维码特征信息与数据库中的合法码逻辑库进行比对,从而自动分析检测、验证后,与对应的云公交卡账户进行扣款。使用巴士扫码验票识别支付方式,乘客乘坐公交车,不仅可以不带零钱、不带公交卡、实现人脸识别的无感支付应用。 我司提供安卓扫码验票机,支持二次开发。校车刷脸考勤客流统计扫码验票系统推荐

扫码验票

人脸识别终端可以配套适用于多种场景,轻松摆放 灵活安装:桌面、壁挂、闸机、移动支架等多种智能安装方式,可灵活应用于玻璃、桌面、墙面、闸机等不同的安装场景。

*支持强逆光环境下人员运动人脸追踪曝光

*支持10000+的人脸比对库及万条识别记录

* 8寸IPS全视角高清显示屏,图像无拖影、无延迟

*自动增益、自动白平衡,让图像真实的色彩自然还原

*内置视频监控**黑光级传感器,低照度识别更精细

* 支持视频亮度、对比度、色调、饱和度、gamma调节

* 透雾技术,使得低照度下的监控画面更加清晰细腻

* 独有的人脸识别算法,精细识别人脸,人脸识别时间小于0.5s

* 丰富的硬件接口(RJ45、韦根、开门、报警、RS485。。。) 校车刷脸考勤客流统计扫码验票系统推荐扫码验票机支持验票结果语音提示,更智能且更便于管理。

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       人脸识别系统以人脸识别技术为辅助,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它采用人体脸部区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。

       多年前,美国已经要求和它有出入免签证协议的国家之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统,到2007年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2013年,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大。人脸识别技术也越来越成熟,现在可以***用在公共交通,校车考勤,大厦工厂等考勤。。

           车载刷脸扫码验票机是一款高性能、比较可靠的人脸识别产品,红外测温 ,异常报警 ,实名核验 ,支持多种支付模式,通讯采用 wifi/4G方式,依托深度学习算法,具有识别速度快、准确率高的特点,并可以拓展支持非接触式人体红外测温(额温),测温稳定快速,精度高,内置IC读卡模块(可以拓展读身份证)。

         车载刷脸扫码验票机应用场景:学校校车考勤、社区培训验证、写字楼考勤测温、酒店测温门禁、商场测温收费、商店测试收费等、公共服务场所等。以上场景均可提供二次开发SDK以及技术支持,无缝对接第三方平台,确保我司车载刷脸扫码机稳定上线服务市民,为抗击**做一点贡献。 校园访客可以通过扫码验票出行,方便快捷。

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       车载刷脸扫码验票终端机的特点:

设备采用工业级设计,性能稳定,线条流畅l标配1:2万人脸库,识别速度小于1秒,

采用8英寸IPS屏,可以在没有人脸识别时植入广告界面,提高增值收入,本机适用于人体额温快速筛查,稳定快速可靠,

开发工程师进行优化,支持抗逆光,支持双目摄像头补光检测,内置IC卡刷卡(可以拓展刷身份证功能),

识别准确率理论为99%,所采用的测试方法是:依次将人脸库(人脸库中,每个人有提前采集好的人脸照片)中的人脸与库中除该人脸以外的所有人脸进行比对,比较得分比较高的人是否为待识别的人,若是,则识别准确。可以采用前端算法或者在线验证方法均可。



通过扫码验票的方式乘车,方便快捷,杜绝纸质票据,提供乘客体验。校车刷脸考勤客流统计扫码验票系统推荐

扫码验票机为臻智付自助研发的公交刷卡扫码一体机,产品制造及技术支持均来自我司。校车刷脸考勤客流统计扫码验票系统推荐

       今年很多城市开始尝试试点公交刷脸支付乘车,据山东某巴士集团的工作人员介绍,试点的刷脸支付不仅快,同时也兼顾安全性,一人一脸,前端和后端等多种算法精细识别,保障乘客支付安全。乘客在人脸采集的APP上完成人脸采集后,下次乘车即可通过刷脸支付完成乘车付费,如果需要再次“公交刷脸乘车”时,需要间隔10分钟才能再次识别,以防止同一乘客被多次识别扣费的情况。本项目是管理部门实施便民、惠民的一项民生工程。坚持科技创新,打造科技公交,建设现代化、高科技、高效率的公交运行网络。校车刷脸考勤客流统计扫码验票系统推荐

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